% Archivo de constantes

global N;
global ETA;
global W0;
global BETA;
global EPOCHS;
global ERROR;
global G_FUNCTION;
global FUNCTION;
global FALSE;
global LAYERS;

% N: Cantidad de neuronas de entrada. 2 <= N <= 5
N = 5;

% ETA: Learning rate
ETA = 0.2;

% W0: Rango de los pesos iniciales random (-0.5, 0.5)
W0 = [-0.8 0.8];

% LAYERS: Vector que determina la cantidad de capas que tiene la red y la
% cantidad de neuronas que tiene cada una.
% Ejemplo: [4 5 1] Son dos capas ocultas y una de salida con 4, 5 y 1 una
%           neurona respectivamente.
LAYERS = [5 1];

% BETA
BETA = 0.8;

% Cantidad maxima de epocas
EPOCHS = 50000;

% Error esperado
ERROR = 0.001;

% Este valor determina la funcion de costo a utilizar
% Funcion lineal: 1
% Funcion tanh: 2
% Funcion exp: 3
G_FUNCTION = 2;

% Este valor determina que funcion se va a aprender
% PARITY: 1
% SIMETRY: 2
FUNCTION = 2;

% Valor que determina si el falso es 0 o -1
FALSE = -1;
